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這篇文章主要介紹了python的Counter怎么用的相關知識,內容詳細易懂,操作簡單快捷,具有一定借鑒價值,相信大家閱讀完這篇python的Counter怎么用文章都會有所收獲,下面我們一起來看看吧。
Counter 也是 dict 的子類,dict 有的特性它都有,正如其名,它的主要作用是用于統計計數。
比如統計一個字符串中每個單詞出現的次數,統計一個列表中每個元素出現的次數等等。凡是需要計數的場景都可以用Counter來實現。
例如我要統計字符串”hello world” 中每個單詞的出現次數時,用字典來實現可以這樣。
>>> c = dict()
>>> for s in "helloworld":
... c[s] = c.setdefault(s, 0) + 1
>>> c
{'h': 1, 'e': 1, 'l': 3, 'o': 2, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1}
如果使用 Counter,就更簡單了,直接將字符串作為參數傳進去就好。
>>> from collections import Counter
>>> c = Counter("helloworld")
>>> c
Counter({'l': 3, 'o': 2, 'h': 1, 'e': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1})
Counter 還有一個比較實用的方法是 Counter.most_common(n), 它可以返回前n個出現次數最多的元素
>>> c.most_common(1) # 出現次數最多的前1位
[('l', 3)]
>>> c.most_common(2) # 出現次數最多的前2位
[('l', 3), ('o', 2)]
>>> c.most_common(3) # 出現次數最多的前3位
[('l', 3), ('o', 2), ('h', 1)]
>>>
這個在統計排行時有用,不過在大型應用中,如果數據是保存在數據庫的,這種操作其實在數據庫來實現就行,沒必要用Python來處理。
OrderedDict 同樣是 dict 的子類,它是一個有序的字典,在Python3.6以前,字典元素并不保證有序,所以就有OrderedDict。
>>> from collections import OrderedDict
>>> od = OrderedDict()
>>> od['a'] = 1
>>> od['b'] = 2
>>> od['c'] = 3
>>> od
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
所謂有序不是按照大小來排,而是按照key的加入順序排列,a 最先加入,所以排在前面。但是,從Python3.7開始,dict 本身也擁有了這種特性,例如:
>>> d = dict()
>>> d['a'] = 1
>>> d['b'] = 2
>>> d['c'] = 3
>>> d
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
默認按照插入的順序排的,所以,從Python3.7開始,OrderedDict的用處就并不大了,因為 dict 已經實現了有序這個特性。
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